﻿<div id="principal">
<p><strong>Caio Lucidius Naberezny Azevedo</strong> -  <a href="http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/">http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/</a> </p>
<p>Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP</p>
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<strong>T&iacute;tulo:</strong>
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<p>Infer&ecirc;ncia Bayesiana em Modelos Birnbaum-Saunders n&atilde;o Lineares Baseados em Mistura de Escala Normal</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Distribuições de mistura de escala normal (MEN) constituem uma classe de distribuições simétricas de caudas pesadas que inclui a distribuição normal como um caso especial. Neste trabalho, nós exploramos o uso de métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para desenvolver mecanismos de análise bayesiana para uma classe geral de modelos de regressão não linear para a distribuição log Birnbaum-Saunders baseada nas distribuições MEN, fornecendo uma alternativa robusta aos modelos simétricos usuais. Entre as distribuições que pertencem à essa classe, nós estudamos a normal, t de Student, a slash e a normal contaminada. Adicionalmente, descrevemos ferramentas para comparação de modelos sob o paradigma Bayesiano. Também conduzimos um estudo de simulação para avaliar a sensibilidade do modelo à escolha de prioris. Os resultados dos estudos de simulação indicam que nosso algoritmo recupera bem os parâmetros, apesar de que os resultados podem ser sensíveis à escolha de prioris. Os resultados e métodos foram aplicados à dois conjuntos de dados reais. O primeiro relativo à fadiga de materiais e o segundo no campo das ciências biológicas.</p>
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<strong>Title:</strong>
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<p>Bayesian Inference in Birnbaum-Saunders Nonlinear Regression Model Based on Scale-Mixture of Normals</p>
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<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Scale mixtures of normal (SMN) distributions are a class of symmetric thick-tailed distributions that include the normal distribution as a special case. In this paper, we explore the use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to develop a Bayesian analysis in a general log-Birnbaum-Saunders nonlinear regression model based on (SMN) distributions, providing an appealing robust alternative to the usual symmetric models. Among the distributions that belong to this class of distributions, we examine the normal, the student-t, the slash and the contaminated normal distributions. Additionally, we have described tools for model determination under the Bayesian paradigm. Also we performed a study to assess the sensitivity of our estimation procedure to the choice of prior distribution. Simulation results indicate that our algorithm recovery all parameters properly, even though the results can be sensitive to the prior choice. The results and methods were applied to two real data sets. One data set related to material fatigue and another in the field of biological sciences.</p>
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</ul>

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